不同的MySQL存储引擎的索引实现的具体细节信息是不同的。例如，对于MyISAM数据表，该表的数据行保存在一个数据文件中，索引值保存在索引文件中。一个数据表上可能有多个索引，但是它们都被存储在同一个索引文件中。索引文件中的每个索引都包含一个排序的键记录（它用于快速地访问数据文件）数组。

　　与此形成对照的是，BDB和InnoDB存储引擎没有使用这种方法来分离数据行和索引值，尽管它们也把索引作为排序后的值集合进行操作。在默认情况下，BDB引擎使用单个文件存储数据和索引值。InnoDB使用单个数据表空间（tablespace），在表空间中管理所有InnoDB表的数据和索引存储。我们可以把InnoDB配置为每个表都在自己的表空间中创建，但是即使是这样，数据表的数据和索引也存储在同一个表空间文件中。
前面的讨论描述了单个表查询环境下的索引的优点，在这种情况下，通过减少对整个表的扫描，使用索引明显地提高了搜索的速度。当你运行涉及多表联结（jion）查询的时候，索引的价值就更高了。在单表查询中，你需要在每个数据列上检查的值的数量是表中数据行的数量。在多表查询中，这个数量可能大幅度上升，因为这个数量是这些表中数据行的数量所产生的。

　　假设你拥有三个未索引的表t1、t2和t3，每个表都分别包含数据列i1、i2和i3，并且每个表都包含了1000条数据行，其序号从1到1000。查找某些值匹配的数据行组合的查询可能如下所示：



SELECT t1.i1, t2.i2, t3.i3
FROM t1, t2, t3
WHERE t1.i1 = t2.i2 AND t2.i1 = t3.i3;


　　这个查询的结果应该是1000行，每个数据行包含三个相等的值。如果在没有索引的情况下处理这个查询，那么如果我们不对这些表进行全部地扫描，我们是没有办法知道哪些数据行含有哪些值的。因此你必须尝试所有的组合来查找符合WHERE条件的记录。可能的组合的数量是1000 x 1000 x 1000（10亿！），它是匹配记录的数量的一百万倍。这就浪费了大量的工作。这个例子显示，如果没有使用索引，随着表的记录不断增长，处理这些表的联结所花费的时间增长得更快，导致性能很差。我们可以通过索引这些数据表来显著地提高速度，因为索引让查询采用如下所示的方式来处理：

　　1．选择表t1中的第一行并查看该数据行的值。

　　2．使用表t2上的索引，直接定位到与t1的值匹配的数据行。类似地，使用表t3上的索引，直接定位到与表t2的值匹配的数据行。

　　3．处理表t1的下一行并重复前面的过程。执行这样的操作直到t1中的所有数据行都被检查过。

　　在这种情况下，我们仍然对表t1执行了完整的扫描，但是我们可以在t2和t3上执行索引查找，从这些表中直接地获取数据行。理论上采用这种方式运行上面的查询会快一百万倍。当然这个例子是为了得出结论来人为建立的。然而，它解决的问题却是现实的，给没有索引的表添加索引通常会获得惊人的性能提高。